卷积神经网络（CNN）理论学习之经典BP算法
简介 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的结构相似于神经网络，能够看作是对其的改进。它利用局部链接、权值共享、多核卷积、池化四个手段大大下降了参数的数目，使得网络的层数能够变得更深，而且可以合理的隐式的提取特征。CNN主要用来识别位移、缩放及其余形式扭曲不变性的二维图形。因为其特征检测层经过训练数据进行学习，隐式地从训练数据中进行学习，避免了显式的特征抽取；再
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